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Enregistrement W4415532487 · doi:10.1016/j.nucmedbio.2025.109577

Radiolabelling bacteria with 89Zr-DBN for PET/MRI: comparing [89Zr]Zr oxalate and [89Zr]Zr phosphate

2025· article· en· W4415532487 sur OpenAlexafffund
Diksha Diksha, Sarah C. Donnelly, Mojmı́r Suchý, Neil Cockburn, Frank S. Prato, Michael S. Kovacs, Donna E. Goldhawk

Notice bibliographique

RevueNuclear Medicine and Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiopharmaceutical Chemistry and Applications
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBacteriaOxalateLabellingChelationFacultativePhosphate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Our bodies host a diverse and complex community of bacteria, known as the microbiota, which play a crucial role in overall wellness. The gut microbiota perform essential functions, such as food fermentation, pathogen protection, and vitamin production. Dysbiosis, or the imbalance of these bacterial communities, can disrupt these processes, leading to diseases like cancer, respiratory infections, and neurological disorders. To enable non-invasive tracking of microbial distribution in vivo , this study investigates [ 89 Zr]Zr oxalate as a more efficient and cost-effective alternative to [ 89 Zr]Zr phosphate for radiolabelling diverse bacterial species for PET/MRI. Methods To test radiolabelling efficiency, the bifunctional chelator DBN, consisting of desferrioxamine (DFO) to chelate 89 Zr and a lysine-reactive group (isothiocyanate) for cell surface protein attachment, was used. The bifunctional chelator was mixed with either neutralized [ 89 Zr]Zr phosphate (titrated to pH 7 with 1 M K 2 CO 3 ) in HEPES buffer or [ 89 Zr]Zr oxalate (titrated to pH 7 with 2 M Na 2 CO 3 ) in phosphate buffered saline (PBS). The efficiency of isotope chelation was evaluated by radio thin layer chromatography (radio-TLC). The efficiency of bacterial conjugation was examined with commensal Lactobacillus crispatus ATCC33820 and probiotic Escherichia coli Nissle 1917. A t -test with unequal variances assessed statistical differences in chelation and bacterial labelling efficiencies. Results [ 89 Zr]Zr oxalate showed significantly higher chelation efficiency to DBN (94.8 ± 5.5 %) compared to [ 89 Zr]Zr phosphate (66.6 ± 16.3 %; p < 0.05). Labelling efficiency for L. crispatus improved when [ 89 Zr]Zr oxalate was used either after one half-life had passed since production or within 1 half-life but diluted with water in a 1:1 ratio. Optimal labelling provided an average activity per live cell (colony-forming unit, CFU) between 0.003 and 0.12 Bq/CFU, with activities above 0.01 Bq/CFU causing significant bacterial death, while lower activities (below 0.006 Bq/CFU) effectively maintained bacterial viability. Comparable bacterial labelling efficiency results were obtained with Escherichia coli Nissle 1917. Conclusion This study establishes the first standardized protocol for radiolabelling viable bacteria using 89 Zr-DBN derived from [ 89 Zr]Zr oxalate. This method enables high chelation and labelling efficiency while preserving cell viability and is applicable to both L. crispatus (Gram-positive, facultative anaerobe) and E.coli (Gram-negative, aerobe), supporting its use in PET/MRI based bacterial imaging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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